Los investigadores de Baidu proponen el canon de búsqueda de IA: un situación de múltiples agentes para la recuperación de información más inteligente
La penuria de motores de búsqueda cognitivos y adaptativos Los sistemas de búsqueda modernos están evolucionando rápidamente a medida que crece la demanda de recuperación de información adaptativa y consciente de contexto. Con el aumento del grosor y la complejidad de las consultas de los usuarios, particularmente aquellas que requieren razonamiento en capas, los sistemas […]
Revolucionando el educación en contexto: el ideal HiAR-ICL para el razonamiento liberal con MCTS
Los modelos de jerigonza grandes son buenos en muchas tareas pero malos en razonamientos complejos, especialmente cuando se negociación de problemas matemáticos. Los métodos actuales de educación en contexto (ICL) dependen en gran medida de ejemplos cuidadosamente elegidos y de la ayuda humana, lo que dificulta el manejo de nuevos problemas. Los métodos tradicionales asimismo […]
Formación secuencial: un cambio de ideal para las recomendaciones de anuncios personalizados
La IA desempeña un papel fundamental en la creación de conexiones valiosas entre personas y anunciantes interiormente de la comunidad de aplicaciones de Meta. El motor de recomendación de anuncios de Meta, impulsado por Modelos de recomendación de estudios profundo (DLRM)ha sido fundamental para ofrecer anuncios personalizados a las personas. La esencia de este éxito […]